一种基于FBP的能谱CT迭代成像方法和成像系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于FBP的能谱CT迭代成像方法和成像系统，该方法对多能谱CT成像系统采集到的多个能谱下的数据进行重建，得到多能谱CT图像。本方法能够由多能谱CT扫描数据重建出高质量、无硬化伪影的CT图像，同时该方法对多能谱扫描数据无几何相容的要求，另外，该方法计算量小，重建图像速度快；该系统能够扫描被成像物体，获得多能谱CT扫描数据并得到高质量、无硬化伪影的CT图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机断层成像
，尤其是一种基于FBP的能谱CT迭代成像方法和成像系统。
技术介绍
传统的X射线CT成像系统，使用X光机在一个电压下扫描被成像物体，由探测器获取穿过物体的X射线流强数据，并由该数据对物体进行图像重建。由于不同材料可能会有相同的CT值，因此传统CT图像对某些物质无法区分。与传统CT成像系统不同，多能谱CT成像系统能够获得被成像物体在多个不同能谱下的扫描数据，并采用特别的方法进行图像重建。由重建的CT图像可以获得被成像物体更多物理特性参数的信息，比如：电子密度、等效原子序数等。与传统CT相比，多能谱CT具有更好的物质区分能力，在医学诊断、无损检测以及安全检查等应用中都重要应用前景。常见的多能谱CT成像系统是双能谱CT成像系统。获取双能谱CT数据的方法有多种，常用的有双源双探测器扫描方法、双层探测器扫描方法和电压快速切换扫描方法等。还有其他获得多能谱数据的方法，如电压慢变切换扫描方法，不同电压下多次扫描方法等。另外，近年来，光子计数探测器技术迅速发展，利用具有能量分辨的光子计数探测器通过单次CT扫描也可以获得多组不同能谱下的扫描数据。重建方法方面，目前研究较多的是双能谱CT重建。相关研究始于上个世纪七十年代。已有的重建方法可分为：前处理重建方法、后处理重建方法和优化迭代重建方法。前处理重建方法由实际获得的高低两组多能投影数据估计出基材料密度图像的线性投影值，然后用传统方法进行重建，并获得基材料的密度图像，该类方法的缺点是要求获得的两组多能投影数据是几何相容的，即沿每条射线路径采集高、低两个能谱的扫描数据。后处理重建方法是先对实际获得的两组多能投影或由此得到的加权投影分别进行重建，然后对重建图像进行线性组合以获得基材料的密度图像。通常，这类方法无法完全消除重建图像中由能谱引起的硬化伪影。优化迭代方法对双能谱CT的数据获取过程进行优化建模，并构造相应的迭代格式求解。该类方法的缺点是计算量大，速度慢，难以满足某些实时性要求较高的应用需求。通过检索，发现一篇与本专利技术专利申请相关的专利公开文献：一种多能谱CT成像方法及成像系统(CN103900931A)，公开了一种多能谱CT成像方法及成像系统，所述多能谱成像方法包括对被测物体扫描、重建基材料的密度图像最终获取被测物体的电子密度、等效原子序数分布或被测物体对单能X射线的线性衰减系数分布。其中多能谱CT重建方法包括：为待重建基材料的密度图像赋初值；对估计图像进行正投影以获得投影估计值；估计重建图像的误差；利用重建图像误差的估计更新图像；重复上述步骤，直到重建的密度图像收敛。相应的，所述多能谱CT成像系统包括扫描模块、重建模块和统计模块，其中所述重建模块又包括初始化模块、投影模块、校正模块和更新模块。通过对比，本专利技术专利申请与上述专利公开文献存在本质的不同。
技术实现思路
针对现有技术中多能谱CT成像方法的不足之处，提供一种基于FBP的能谱CT迭代成像方法和成像系统，该方法能够由多能谱CT扫描数据重建出高质量、无硬化伪影的CT图像，同时该方法对多能谱扫描数据无几何相容的要求，另外，该方法计算量小，重建图像速度快，该系统能够扫描被成像物体，获得多能谱CT扫描数据并得到高质量、无硬化伪影的CT图像。为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：一种基于FBP的能谱CT迭代成像方法，该方法对多能谱CT成像系统采集到的多个能谱CT扫描数据进行重建，得到多能谱CT图像。而且，每次由FBP算法重建残差图像，进而更新估计图像，步骤如下：以pi,i＝1,2,…,N表示不同能谱下的多能投影数据，N表示能谱的个数，fi,i＝1,2,…,N表示待重建的基材料图像，Ai,i＝1,2,…,N表示基材料图像fi的线性投影；以pi＝pi(A1,A2,…,AN),i＝1,2,…,N和Ai＝Ai(p1,p2,…,pN),i＝1,2,…,N表示基材料的线性投影与多能投影间的映射关系，该映射关系通过扫描典型模体直接获得，或者利用X光机的能谱以及基材料的线性衰减系数获得解析的表达式。而且，具体步骤如下：⑴使用多能谱CT成像系统采集多个能谱下的多能谱CT扫描数据，对多能谱CT扫描数据进行预处理得到不同能谱下的多能投影数据pi,i＝1,2,…,N；⑵为待重建基材料的密度图像赋初值，作为初始估计图像fi(0),i＝1,2,…,N；⑶对估计图像fi(k),k≥0,i＝1,2,…,N进行线性正投影，获得估计的线性投影⑷根据线性投影与多能投影间的映射关系，计算多能投影数据⑸计算残差投影⑹对残差投影分别进行加权得到加权残差投影：其中表示Aj对pi的一阶偏导数；⑺对上述加权残差投影利用传统的和成像系统图像重建算法进行重建得到加权分量残差图像，即其中FBP表示滤波反投影算子；⑻将上述加权分量残差图像组合得到残差图像：⑼将Δfi(k)加到估计图像fi(k)上，得到新的估计图像fi(k+1)，即fi(k+1)＝fi(k)+Δfi(k),i＝1,2,…,N；⑽重复步骤⑶-⑼，直到重建图像满足收敛条件，即得多能谱CT成像。而且，所述步骤⑵中选择基于投影或者基于图像的重建方法重建的图像作为初始估计图像，或者以0作为初始图像，即图像中每个像素值均为0。而且，所述步骤⑶中正投影得到的估计线性投影对应的路径应包括所有实际多能投影数据pi,i＝1,2,…,N对应的路径；扫描数据pi,i＝1,2,…,N几何不相容时，同样有效。而且，具体步骤如下：⑴使用多能谱CT成像采集多个能谱下的多能谱CT扫描数据，对多能谱CT扫描数据进行预处理得到不同能谱下的多能投影数据pi,i＝1,2,…,N，投影数据pi,i＝1,2,…,N几何相容；⑵为待重建基材料的密度图像赋初值，作为初始估计图像fi(0),i＝1,2,…,N；⑶对估计图像fi(k),k≥0,i＝1,2,…,N进行线性正投影，获得估计的线性投影⑷根据线性投影与多能投影间的映射关系，计算多能投影数据⑸计算残差投影⑹对残差投影进行加权求和，得到组合残差投影：其中表示Aj对pi的一阶偏导数；⑺对上述组合残差投影利用传统的FBP图像重建算法进行重建得到残差图像⑻将Δfi(k)加到估计图像fi(k)上，得到新的估计图像fi(k+1)，即fi(k+1)＝fi(k)+Δfi(k),i＝1,2,…,N；⑼重复步骤⑵-⑻，直到重建图像满足收敛条件，即得多能谱CT成像。而且，所述步骤⑺中加权分量残差图像或残差图像再经如下处理：对加权分量残本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于FBP的能谱CT迭代成像方法，其特征在于：该方法对多能谱CT成像系统采集到的多个能谱CT扫描数据进行重建，得到多能谱CT图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于FBP的能谱CT迭代成像方法，其特征在于：该方法对多能谱CT成像系统采集
到的多个能谱CT扫描数据进行重建，得到多能谱CT图像。
2.根据权利要求1所述的基于FBP的能谱CT迭代成像方法，其特征在于：每次由FBP算法
重建残差图像，进而更新估计图像，步骤如下：
以pi,i＝1,2,…,N表示不同能谱下的多能投影数据，N表示能谱的个数，fi,i＝1,2,…,
N表示待重建的基材料图像，Ai,i＝1,2,…,N表示基材料图像fi的线性投影；
以pi＝pi(A1,A2,…,AN),i＝1,2,…,N和Ai＝Ai(p1,p2,…,pN),i＝1,2,…,N表示基材料
的线性投影与多能投影间的映射关系，该映射关系通过扫描典型模体直接获得，或者利用X
光机的能谱以及基材料的线性衰减系数获得解析的表达式。
3.根据权利要求1所述的基于FBP的能谱CT迭代成像方法和成像系统，其特征在于：具
体步骤如下：
⑴使用多能谱CT成像系统采集多个能谱下的多能谱CT扫描数据，对多能谱CT扫描数据
进行预处理得到不同能谱下的多能投影数据pi,i＝1,2,…,N；
⑵为待重建基材料的密度图像赋初值，作为初始估计图像⑶对估计图像进行线性正投影，获得估计的线性投影
Ai(k),i=1,2,...,N;]]>⑷根据线性投影与多能投影间的映射关系，计算多能投影数据
pi(k)=pi(A1(k),A2(k),...,AN(k)),i=1,2,...,N;]]>⑸计算残差投影Δpi(k)=pi-pi(k),i=1,2,...,N;]]>⑹对残差投影分别进行加权得到加权残差投影：
∂Aj∂pi(p1(k),p2(k),...,pN(k))Δpi(k),j=1,2,...,N,i=1,2,...,N;]]>其中表示Aj对pi的一阶偏导数；
⑺对上述加权残差投影利用传统的和成像系统图像重建算法进行重建得到加权分量
残差图像，即FBP(∂Aj∂pi(p1(k),p2(k),...,pN(k))Δpi(k)),j=1,2,...,N,i=1,2,...,N,]]>其中FBP表示滤波反投影算
子；
⑻将上述加权分量残差图像组合得到残差图像：
Δfi(k)=Σj=1NFBP(∂Aj∂pi(p1(k),p2(k),...,pN(k))Δpi(k)),i=1,2,...,N;]]>⑼将加到估计图像上，得到新的估计图像即fi(k+1)=fi(k)+Δfi(k),i=1,2,...,N;]]>⑽重复步骤⑶-⑼，直到重建图像满足收敛条件，即得多能谱CT成像。
4.根据权利要求3所述的基于FBP的能谱CT迭代成像方法和成像系统，其特征在于：所
述步骤⑵中选...

【专利技术属性】
技术研发人员：张朋，赵云松，李孟飞，
申请(专利权)人：首都师范大学，
类型：发明
国别省市：北京;11